高等教育中大类分流的公平性研究

唐小惠 刘进军 杨杏本

[摘要]对高校以成绩为依据的大类分流的公平性问题及该种分流模式对学生学习情况的影响进行初步研究。通过比较不同专业、同一专业被不同志愿录取的学生在分流前后的成绩变化及同一专业高、中、低段学生在分流后的名次变化，发现志愿的影响是重大的，被第一志愿录取很大程度可以驱动学生达到好的学业水平；依据成绩分流对弱势专业学生及热门专业学生均有一定程度消极影响。据此建议：根据志愿报名情况分类录取；综合评价学生；动态划分班级数目及各专业人数。

[关键词]高校大类分流；教育公平；专业发展

[中图分类号]G424.74[文献标识码]A

[文章编号]1673—1654（2023）04—067—009

一、前言

1960年联合国教科文组织大会针对教育公平问题进行了详细阐释，“公平是人类的永恒追求，社会的发展证明，教育是人类社会迈向和平、自由、社会公平和正义必不可少的途径。”[1]教育是民族振兴的基石，教育的公平是社会公平的重要基础。

大类招生最初来自北京大学2001年“元培计划”的一个实验班，按照“加强基础、淡化专业、因材施教、分流培养”[2]的思路进行本科教学变革，先在大类下共同学习基础课，在一学年或两学年后进行专业分流，分流后进入专业学习阶段。2022年开始，这种招生方式在北京大学大规模推广，打破了原先按专业录取新生的传统模式。随后，清华大学、北京师范大学等“985”“211”重点高校纷纷效仿，试行大类招生。复旦大学将“普通教育、基础教学、专业教学”三部分教学内容融合，按文理大类实施全校性基础教育，从源头上改变以专业为核心的培养模式和管理体制，并从哈佛大学等著名大学得到启发，逐步为低年级本科生成立文理学院，专门负责全校性课程的修读管理。此后，大类招生体制愈加普遍，在特别强调加强素质教育、提高适应能力和创新能力的今天，按照“加强基础，提高能力，因材施教，培养特色”的思路，构建体现“宽专业、多方向、大类招生、大类培养”的新的培养模式，尤为重要[3]。这种“通才”的招生培养模式，体现了适应社会高速发展的必然趋势。

随着大类招生方式成为各高校普遍采用的招生机制，专业分流的依据及其公平性不可避免地受到关注。目前高校大致采取两种分流录取方式：按照学分绩点高低排名为依据的分流和以志愿顺序为依据的分流。但当某专业志愿人数过多时，仍是以绩点高低排名录取。归根结底，这两种分流方式都是以成绩高低作为决定要素，成绩高将占有优先权，成绩低的学生尽管填写某专业为第一志愿，但仍然可能不被录取，因此分流的公平性存在较大争议。

为了详细了解以成绩高低作为分流优先权对学生学习情况的影响，本文以H大学为例，对2020级本科生的基础信息开展研究，分别进行分流前的学情分析和分流后的学习效果分析比较，学习效果分析主要包括不同专业分流前后成绩的比较、被不同志愿录取的同一专业学生成绩的比较、分流錄取后同一专业名次变化这三个层面的数据。

二、研究说明

（一）分流的流程与方法

1.以成绩高低为依据的分流方案。以学生分流前学业成绩（即学生平均学分绩点，GPA）排序高低为专业分流依据，在绩点相同情况下，按特定课程的顺序以分数高低排序。每位学生可填报多个志愿，以第一志愿为主优选推荐，第一志愿专业人数超出专业计划容量后，按第二、三、四、五志愿划分。还有一种成绩评定法并不只看课程成绩，而是综合测评成绩，包括课程成绩、荣誉奖励、综合能力等多方因素。例如，东南大学综合测评成绩=课程成绩*A +奖励荣誉*B +竞赛项目*C +综合能力*D，其中A= 90 %、B= 3 %、C= 3 %、D= 4 %。

2.以志愿顺序为依据的分流方案。各位同学根据自己对专业的了解和认知，结合学业成绩及自身的兴趣、爱好、特长及职业发展规划，填报专业志愿。以学生专业分流志愿（顺序）优先，同一专业分流志愿下以学生学分绩点排序高低为分流依据。在绩点相同的情况下，按特定课程成绩的顺序以分数高低进行排序。

（二）研究设计

1.调查方式与对象

顺应高校改革趋势，H大学自2020年秋季实行大类招生，在大类培养一学年后即2021年秋季以成绩高低为依据进行专业分流，目前分流后按专业培养也已达一学年，通过收集H大学2020级J大类学生两学年四学期的学分绩点及大类分流志愿填报和录取情况进行比较分析。分流前2020级J大类学生去除留级、休学、参军等情况共378名学生，最终分流为5个专业8个班级，分流一年后，去除中途转出、转入学生现共372名，因此本次研究围绕372名学生的学习情况和分流情况展开。其中，A专业学生占11.8%，B专业学生占11.6%，C专业学生占25.5%，D专业学生占25.8%，E专业学生占25.3%。

2.研究工具

为了详细了解学生分流情况，对比分流前后学生学习情况变化，首先基于学生四学期成绩和志愿录取情况，制作EXCEL表格，后使用SPSS工具对各专业分流前学生平均学分绩点进行均值比较和方差分析，比较各专业学生成绩的差异显著性。对于分流后与分流前的数据对比，用EXCEL折线图来表示各学期各个志愿录取的学生成绩绩点差异及各专业内部高、中、低段位学生的名次变化情况。

三、公平性分析

（一）学情分析

大类划分为ABCDE五个专业，其中A为人工智能，B为通信工程，C为软件工程，D为数字媒体，E为计算机科学。为了解学生在同一大类学习环境下的学习情况，即在分流之前的学习情况，以第一学期和第二学期的综合平均学分绩点为标准，利用SPSS工具进行均值比较以及单因素方差分析，得出五个专业学生在分流之前的成绩情况，分析结果如表1、表2所示。

表1是各专业的GPA均值比较。可以看出，专业E成绩较好，专业D、C次之，专业B成绩较差，绩点的最小值和最大值都是五个专业最低的。表2为方差分析结果，F=84.96，显著性概率P=0.000<0.01，表明所有组间差异非常显著，即各专业间成绩差异达到显著性水平。

总体来看，在相同的大类学习环境下，分流到专业C与专业D的学生学习成绩大致相同，分到专业E的学生成绩较好，分到专业B的成绩较差。也就是说，学习成绩好的学生大都分到了专业E，成绩差的学生大都分到了专业B，不同专业之间学生的成绩不平衡，两极分化较为严重。

（二）分流的公平性对學习效果的影响

1.不同专业在分流前后四学期的成绩比较

图1归纳了五个专业分别在分流前（一、二学期）和分流后（三、四学期）的平均绩点变化情况和每一学期的均值变化情况。由图1可得到以下发现：

第一，分流之前，E专业学生成绩最好，第一学期超均值13%，第二学期超均值23%，两学期都超过所有其他专业。分流后，C、D专业逐渐赶上，甚至超越E专业，第三学期D专业均值比E专业高10%，第四学期C专业均值比E专业高6%。可以看出，成绩优秀的学生高度集中未必是好事，学生的发展甚至可能不如未集中前（分流前）。成绩不相上下可能更有利于学生之间良性竞争，激发学习动力和学习潜能。

第二，分流前，B专业学生成绩为五个专业中最差，一、二学期成绩分别在均值以下14%、26%。分流后，B专业仍是最差，且与其他专业的差距更大，三、四学期成绩在均值以下38%、29%。这说明这种分流方式对弱势专业发展极不友好，和正常水平之间的差距变大，专业与专业间的断层更为严重。

第三，与每学期的均值相比，A专业和B专业是成绩较落后的，分流后A专业勉强达到均值，B专业与均值的差距增加了3%—24%，C专业与D专业发展势头较好，从与均值持平到分流后超过均值10%—26%，E专业由原来超越均值23%在分流后逐渐与均值持平。

可见，依据成绩分流不仅对弱势专业学生发展不利，对热门专业成绩优异的学生也存在一定消极影响。

2.同一专业学生被不同志愿录取的成绩比较

图2图3呈现了被各个志愿录取的学生在分流前和分流后的平均学分绩点与该专业均值的差值，正数表示高于平均值，负数则表示低于均值。大致可以得到以下结果：

（1）相对一志愿来说，专业分流会拉大其与其他志愿录取的学分绩点差距。根据以上两图可以明显看到，一志愿录取学生的平均学分绩点与后续志愿录取学生的绩点差距较大，一志愿录取的学生成绩远远高于均值30%—51%，而其他志愿录取的学生则在均值附近或以下，最高超过均值4%，最低在均值以下39%。说明志愿意向对成绩影响是巨大的，是否被自己的第一志愿录取很大程度上决定了学生的学习态度。

（2）后志愿录取的学生有可能超越前志愿录取的学生，但仍在均值之下。通过比较图2的三志愿录取学生和二志愿录取学生的成绩，可以看出，在第三学期（分流后一学期），三志愿学生的成绩超出了二志愿学生成绩20%。比较图3的三、四、五志愿则不难看出，四、五志愿录取学生的成绩在分流后的两个学期都超出了三志愿学生成绩16%—81%。也就是说，后志愿录取的学生成绩也可能会超过前志愿录取学生，但无论超越与否，后志愿录取学生的成绩几乎都在均值之下。

3.同一专业内高中低段学生名次变化

为了研究大类分流模式对各专业内部高、中、低段学生学习情况的影响，分析比较五个专业前端学生（专业前30%）、中端学生（除掉前端后专业前40%）、后端学生（专业后30%）在分流前后名次的变化情况。以分流录取时该专业学生的平均学分绩点排名作为基点，用散点折线图呈现分流一学年后学生的平均学分绩点排名变化，正值为前进名次，负值为后退名次。五个专业大致可划分为三种模式：

（1）对于录取时总体成绩较好的专业，即E专业，在分流一学年后，前端名次为25%前进，3%学生不变，75%学生后退，且在后退的学生中有一半后退幅度达21%以上，最高后退幅度达到80%，总体后退幅度较大；中端名次变化较均匀；后端名次里有26%后退，大多数人（74%）前进，且前进距离大，有一半学生前进幅度达21%以上。分流前后名次变化见图4。

可以推测，由于被选至E专业的几乎都是成绩优秀的学生，而前端名次竞争压力大，导致学生心态发生变化，成绩波动大。后端和前端相反，竞争压力相对较小，进步的学生更多。

（2）对于录取时总体成绩一般的专业，即C、D专业，在分流一学年后，前端名次中有28%人前进，64%人后退，7%人名次不变；中端名次变化均匀，前进后退人数接近，波动幅度接近；后端名次中有21%人后退，后退幅度都在16%以内，后退幅度小，71%的学生前进，且前进幅度大，有一半学生进步幅度达21%以上。分流前后名次变化见图5、图6。

与E专业相比，C、D专业学生成绩分布较均匀，因此，进步的人数较E专业更多，后退人数更少，后退的幅度较E专业更稳定，没有出现“悬崖式”后退。这也从侧面说明按成绩分流、好学生扎堆（E专业）是可能出现问题的。

（3）对于录取时成绩较差的学生，即A、B专业，在分流一学年后，前端名次（13人）进步和后退人数相差无几，但有少数学生后退幅度较大，超过34%；中端名次变化均匀；后端名次少数后退，多数前进，前进的学生中有一半前进幅度超过27%，前进幅度大。分流前后名次变化见图7、图8。

由于A、B专业相对较“冷门”，大都是成绩较低的学生被分流到这两个专业，学生学习的积极性不高，加之志愿落选不满意，学习动力不足，导致一些学生产生“厌学”心理，退步较为严重。

四、讨论与建议

以成绩为重要依据似乎是为了分流的公平性，即依据成绩高低无偏见地录取，但实际公平性可能无法达到预期。本研究通过对依据成绩分流的结果进行专业与专业间的对比，某一专业分流前后四学期的对比，专业内部高中低段学生学习情况变化的对比，试图分析可能存在的教育不公平现象。根据胡森的“教育机会均等说”，教育公平分为起点公平、过程公平和结果公平。王红等人将教育公平分为起点公平、规则公平和结果公平；田正平等人将教育公平划分为事实公平、做法公平、制度公平和道德公平[4]。因此，根据公平概念的类型，根据高等教育公平的影响因素，将大类分流从起点公平、过程公平以及结果公平方面進行讨论。

（一）起点公平

关于起点公平的影响因素，主要探讨的是接受高等教育分流的机会是否均等。学生都是通过高考被大类招生一起录取的，成绩幅度相差不会过大，即学生学习能力差距不会过大，且入学后一学年学生按大类一起培养，共同开展通识教育，所学知识内容和难度都是相同的。因此，分流的起点是公平的。

在分流方案制定上，不管是按成绩为主、志愿为辅，还是志愿为主、成绩为辅，如果最后都是依据成绩排名高低来进行分流，那么就可能出现高成绩扎堆和低成绩扎堆的情况，这对学生发展和专业发展都是不利的。目前，各高校对此给出了相应的解决方案，如同济大学、东华大学在各专业转入名额不够时，用成绩+面试的方式进行选拔；上海大学、东南大学将个人综合表现纳入分流依据；上海交通大学工科类将学生入学后的能力测试作为分流依据之一，考查学生的逻辑思维能力；东北大学文法学院规定，托福或雅思成绩优秀者且无不及格课程的学生，不受成绩绩点排名限制，确保分流到学生所填的第一个专业志愿。以上方法都能在一定程度上改善部分学生因课程成绩不够而导致的分流失利。综上所述，建议制定分流方案时，一是可根据志愿报名情况分类，按照学生志愿情况动态划分班级数目及各专业人数；二是综合评价学生，可以把学生的思想政治表现、科研表现、实践表现、文体表现等纳入综合考评中，并可经专家评判后适当提高权重[5]；三是增加面试环节，赋予一定权重，以破除“唯分数论”。

（二）过程公平

过程评价是对分流方案实施过程的监督和评价，对于过程公平的影响因素研究主要集中于学生入学后的权利与利益是否受到侵犯与保障的问题上。在本文所研究的案例中，大类分流的过程经过多部门确认，是公开可靠的。但其分流模式是根据学生自己对专业的了解和认知，结合学生学业成绩及自身的兴趣、爱好、特长及职业发展规划，填报专业志愿，缺乏学校对学生的指导或对专业认知偏差进行修正，因此建议学校可以开设专业认知导论及相关职业规划教育课程[6]，对学生进行专业意向调研及开展必要的分流咨询活动[7]，从而有利于学生对本大类的各个专业具有更全面的认识和透彻的理解。

在师资、设备、经费等投入方面，各专业差距较大，热门专业资源配置相较冷门专业要齐全许多，这也是学生高分扎堆和低分扎堆的重要原因之一。部分冷门专业设备齐全但因就业困难也不被学生所考虑，那么在各专业资源配置短期内无法改变的情况下，是否可以依据师资力量和专业水平为配置不够齐全的专业适度缩减招生容量，或依据学院能达到的水平适度扩增学生感兴趣专业的招生容量，而不必强行将志愿落选的学生分流到原本不愿意学习的专业，或许这也是部分学生选择休学转校和参军的原因之一。可以通过教学管理部门与二级学院开展专业论证会，讨论学校的办学条件、弱势专业的毕业生就业力等相关数据，明确其在校内、校际同类专业中的综合排名，制定科学合理的专业建设评价体系与淘汰机制，适时、适度推进二级学院专业建设的平衡发展。

（三）结果公平

结果评价是对高等教育实施成果的效用性进行评价。教育结果的平等不仅在我国，且在发达国家也是尚未实现的教育理想，但针对高校大类分流，可以尝试从分流后学生学业发展水平和专业发展水平来讨论。

从学生学业发展来看，依据成绩划分分流专业，成绩较差学生的志愿得不到保障，“以学生为本”的理念得不到贯彻落实，学生只能看哪个专业有剩余被分配过去，选择余地小，未体现出分流的公平性，且在不情愿的情况下学习，学生的积极性和主动性大大降低，教学效果不理想。

从专业发展来看，对新、小专业发展不公平。排名靠前的学生大多会选择热门专业或老牌学科，而排名靠后的学生由于选择有限则被分配到新小专业或弱势学科，长此以往，形成一种“共识”：成绩好的去某热门专业，成绩差的才去某新小专业。而招生制度改革为大类分流的重要原因之一就是激发学生兴趣，让学生能够自发地、能动地学习。按照传统的专业招生模式，太细太窄的专业教育对大学生综合素质的提升是不利的，因此需要通过大类培养，使学生成为满足新时代的复合型人才。此外，大类培养的模式也有利于专业之间相互交融，实现跨学科的知识链接，进一步推动教育资源整合。

参考文献：

[1]姜星海，孙瑀锶.我国高等教育公平研究述评[J].清华大学教育研究，2018，39（04）：119-124.

[2]吴斌，靳玉红.高校按学科大类招生体制的研究[C]. Proceedings of the 2011 International Conference on Education Science and Management Engineering（part4）.北京东方华光文化交流有限公司，2011：167-170.

[3]周伟.经济与综合类高校“大类招生”人才培养模式探讨[J].北方经济，2012，（10）：3-5.

[4]田正平，李江源.教育公平新论[J].清华大学教育研究，2002，（01）：39-48.

[5]崔成优，顾红，姜毅.基于大类招生培养模式下民族高校专业分流问题——以Y大学经济管理学院为例[J].延边大学学报（社会科学版），2020，53，（02）：100-107+144.

[6]颜兵兵，魏天路，李德君.地方院校大类招生教育模式现状分析及对策[J].教育与职业，2016，（07）：25-28.

[7]王卫紅，蔡雪.计算机大类专业分流的实践与思考[J].计算机教育，2014，（06）：87-90.

Fairness Analysis of Large-scale Diversion in Higher Education

Tang Xiaohui Liu Jinjun Yang Xingben

Hubei Normal University，Huangshi，Hubei，435002

Abstract：The research makes a preliminary exploration on the fairness of the major diversion mode in colleges and universities，and the influence of this diversion mode on studentslearning. By analyzing and comparing the changes of scores of different majors and the same major who were admitted by different volunteers before and after diversion，and the changes of the rankings of the students in high，middle and low grades of the same major after diversion，we find that：（1）The influence of volunteering is significant，and being admitted by the first volunteer can largely drive students to a good academic level；（2）Divide students according to their grades not only has a bad development for disadvantaged majors，but also has a negative impact on popular majors. It is suggested that students should be admitted according to the voluntary registration，and the number of classes and majors should be divided dynamically.

Key words：Universities Categories Shunt，Education Fairness，Professional Development

（责任编辑：刘清华）